《中國電子技術標準化研究院：智能制造發展指數報告（2021）（31頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《中國電子技術標準化研究院：智能制造發展指數報告（2021）（31頁）.pdf（31頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、目錄前言 1一、智能制造發展現狀 2二、智能制造發展態勢15三、未來展望29 Contents1 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析前 言“十三五”期間，工業和信息化部會同相關部門，通過試點示范應用、系統解決方案供應商培育、標準體系建設等多措并舉，形成了央地緊密配合、多方協同推進的工作格局，我國智能制造發展取得長足進步。2021 年 12 月，工業和信息化部等八部門聯合印發“十四五”智能制造發展規劃，明確提出了“到 2025 年，智能制造能力成熟度水平明顯提升”的轉型升級目標，并指出“建立長效評價機制，鼓勵第三方機構開展智能制造能力成熟度評估，研究發布行業和區域智能制造發展指數?！敝?/p>

2、能制造能力成熟度模型（GB/T 39116-2020）是在工業和信息化部、國家市場監督管理總局的指導下于 2021 年 5 月正式發布實施的國家標準，目前在全國大部分區域開展標準應用推廣工作，已在 31個行業大類、31 個省市自治區中開展了智能制造能力成熟度自診斷工作，為制造企業提升智能制造能力、主管部門了解產業發展現狀提供了重要參考。智能制造發展指數報告（2021）基于兩項國家標準，結合智能制造評估評價公共服務平臺 20000 多家制造企業數據，綜合分析目前我國智能制造發展現狀和態勢，僅供社會各界參考。智能制造發展指數報告(2021)2 圖 1 全國智能制造能力成熟度自診斷企業分布截 至 2

3、021 年 12 月， 全 國20000多家企業通過平臺開展智能制造能力成熟度自診斷，江蘇、山東、北京、寧夏、陜西、江西等工業和信息化主管部門高度重視，有效推動標準應用。通過對自診斷數據進行分析，以期反映現階段我國智能制造的發展情況。從區域參與度來看，江蘇、山東、寧夏、北京、廣東等地區積極落地，其中江蘇有 4654 家參加自診斷、山東有 2753 多企業參與，寧夏有 1108 家企業參與，北京市、廣東省、湖南省自診斷企業數量超過 500 家，安徽、福建、江西自診斷企業數量超過 300 家。一、智能制造發展現狀40002000-40001000-2000500-1000100-50050-100

4、50以內新疆西藏甘肅寧夏內蒙古黑龍江吉林遼寧河北山西河南山東江蘇安徽江西福建浙江上海臺灣海南湖南四川重慶貴州廣西廣東香港澳門云南陜西天津青海湖北北京基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析3 圖 2 全國智能制造能力成熟度自診斷企業數量 TOP10 地區圖 3 全國智能制造能力成熟度自診斷企業增量 TOP 5從區域參與增長率來看，2021 年深圳、江蘇、福建、山東以及北京市鼓勵企業開展標準應用，轄區內完成智能制造能力成熟度自診斷企業數量較 2020 年度有顯著提升，增速位居全國前列。江蘇省275346541108927630569396332325221050015001000200030

5、0040005000250035004500山東省廣東省湖南省安徽省福建省江西省山西省北京市寧夏回族自治區江蘇省福建省山東省北京市廣東省63046542101332570927275384392892.5倍2.2倍3.9倍4.8倍23.8倍2021年數量2020年數量4 智能制造發展指數報告(2021)（一）全國整體情況根據智能制造評估評價公共服務平臺數據顯示，目前我國 69% 的制造企業處于一級及以下水平，達到二級、三級的制造企業分別占比為15% 以及 7%，四級及以上制造企業占比達 9%。多數企業仍處于智能化轉型初期，龍頭企業智能化成效顯著，帶動行業整體水平穩步提升。整體來看，2021 年

6、全國制造業智能制造能力成熟度較 2020 年有所提升，一級及以下的低成熟度企業占比減少 6 個百分點，三級以上的高成熟度企業數量增加了 5 個百分點。圖 4 全國智能制造能力成熟度水平（2019-2021）85%75%69%12%一級及以下二級2019年2020年2021年三級四級及以上14%15%2%6%7%1%5%9%5 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析（二）區域發展情況全國省級參與智能制造能力成熟度自評估且達到成熟度二級及以上的企業數量排名（2021 年），如下表所示：序號省份區域內達到二級及以上企業數量1江蘇省12332山東省9663廣東省3714湖南省3135安徽省222

7、6北京市2027江西省1808浙江省1359湖北省13410寧夏回族自治區13111福建省11212河北省11013上海市8414河南省7915重慶市7716陜西省70序號省份區域內達到二級及以上企業數量17山西省6918四川省6319遼寧省5620內蒙古自治區5021黑龍江省4722吉林省3823甘肅省3324天津市3325廣西壯族自治區3226新疆維吾爾自治區2627云南省1128貴州省1029青海省330海南省231西藏自治區16 智能制造發展指數報告(2021)全國城市級參與智能制造能力成熟度自評估且達到成熟度二級及以上的企業數量排名（2021 年），TOP50 城市如下表所示：序號城

8、市區域內達到二級及以上企業數量1無錫6302長沙2533蘇州2484深圳2365北京2026東營1527青島1278濟寧1009常州8710上海8411重慶7412宿遷6913濰坊6514德州6414泰州6416淄博6217臨沂5817威海5819濟南5720滁州5621杭州5222廈門4922泰安4924蕪湖4725吳忠4426煙臺40序號城市區域內達到二級及以上企業數量26銀川4028馬鞍山3829武漢3529棗莊3531西安3432天津3333上饒3233徐州3235菏澤3136惠州3136石嘴山3138株洲2939濱州2839合肥2841成都2741廣州2741寧波2744九江2645

9、長春2546南京2447聊城2348石家莊2248鎮江2250大連2150南昌217 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析（三）不同行業智能制造發展水平不均衡從行業來看，離散型制造業的成熟度水平整體高于流程型制造業。離散型制造企業一級及以下占比約為 67.1%，低于流程型制造企業的 72.2%，處于二級、三級的離散型制造企業占比較流程型制造企業高出 2.5 個百分點，處于四級及以上的離散型制造企業數量較流程型制造企業高出 2.7 個百分點。圖 5 離散型制造業與流程型制造業智能制造成熟度等級對比圖離散型制造業流程型制造業一級及以下二級三級四級五級15.8%67.1%7.8%4.6%4.

10、8%14.4%72.2%6.7%3.3%3.4%8 智能制造發展指數報告(2021)圖 6 離散型與流程型各能力域得分對比圖離散型制造企業離散型制造企業離散型和流程型各能力子域得分對比流程型行業流程型行業全國平均值全國平均值組織戰略人員技能信息安全產品設計工藝設計生產作業設備管理能源管理客戶服務產品服務計劃與調度安全與環保他儲與配送數據 集成裝備 網絡采購物流 銷售2.501.501.681.561.561.61 1.611.811.841.841.72 1.74 1.741.791.671.671.661.611.611.781.931.761.751.761.711.771.721.721

11、.791.811.86 1.93 1.97 1.89 1.781.93 1.84 1.841.62 1.511.51 1.571.611.61 1.611.66 1.651.651.741.781.691.741.761.711.791.831.761.671.711.631.611.591.631.781.801.761.661.721.591.611.671.551.671.671.561.561.561.62 1.801.680.502.001.000.009 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析圖 7 行業 TOP 10 智能制造能力成熟度等級分布 計算機電子設備制造業汽車制造

12、業電氣機械和器材制造業食品制造業醫藥制造業專用設備制造業化學原料和化學制品制造業有色金屬冶煉和壓延加工業石油、煤炭及其他燃料加工業通用設備制造業一級及以下四級及以上二級三級0.0%10.0%20.0%52.7%53.5%59.8%63.8%65.1%69.2%70.5%70.6%72.4%73.6%21.7%22.6%17.6%20.3%20.2%14.6%14.2%16.7%9.4%12.9%12.7%13.5%10.8%7.8%8.0%6.6%6.8%7.6%9.7%5.9%12.9%10.5%11.7%8.1%6.7%9.6%8.4%5.1%8.4%7.6%30.0%40.0%50.0%

13、60.0%70.0%80.0%90.0%100.0%為確保數據分析結果有效，本報告選取了自診斷數量 300 家以上行業，作為數據樣本進行綜合分析。結果顯示計算機電子設備、汽車、電器、食品、醫藥、專用設備制造、化學原料及制品、有色金屬冶煉等行業的智能制造能力成熟度水平位居國內前列。行業 TOP 10 智能制造能力成熟度等級分布如圖 7 所示。10 智能制造發展指數報告(2021)“十三五”期間，我國有序推進重點區域、重點行業實施智能化轉型升級，從整體情況看，2021 年全國重點行業智能制造能力成熟度水平較 2020 年均有所提高，本報告選取智能制造發展指數報告（2020）中重點行業數據以及202

14、1 年重點行業數據進行對比分析。結果顯示通用設備制造業、電氣機械和器材制造業、電子制造業、專用設備制造業智能制造能力成熟度水平提高顯著，一級及以下企業數量占比較 2020 年降低 7-9 個百分點；紡織業、鐵路船舶軌道交通業（37- 鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業）一級及以下企業數量占比較 2020 年降低2-3 個百分點；汽車制造業一級及以下企業數量占比較 2020 年降低 1.41 個百分點、金屬制品業一級及以下企業數量占比較 2020 年降低 1.41 個百分點，整體提速較為緩慢。行業分類電氣機械和器材制造業2021 年2020 年差值一級及以下59.81%67.00%-7.1

15、9%二級17.62%14.80% 2.82%三級10.81%9.60% 1.21%四級及以上11.75%8.60% 3.15%行業分類通用設備制造業2021 年2020 年差值一級及以下73.65%83.30%-9.65%二級12.85%10.70% 2.15%三級5.90%3.40% 2.50%四級及以上7.60%2.60% 5.00%11 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析行業分類紡織業2021 年2020 年差值一級及以下73.95%77.92%-3.96%二級12.17%10.42% 1.75%三級5.32%4.58% 0.74%四級及以上8.56%7.08% 1.47%行業

16、分類汽車制造業2021 年2020 年差值一級及以下53.49%54.90%-1.41%二級22.58%21.70% 0.88%三級13.47%13.10% 0.37%四級及以上10.47%10.30% 0.17%行業分類專用設備制造業2021 年2020 年差值一級及以下69.18%76.50%-7.32%二級14.58%11.70% 2.88%三級6.62%6.40% 0.22%四級及以上9.62%5.40% 4.22%行業分類鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業2021 年2020 年差值一級及以下58.80%60.87%-2.07%二級20.60%14.78% 5.82%三級10.

17、73%10.43% 0.29%四級及以上9.87%13.91% -4.04%行業分類計算機、通信和其他電子設備制造業2021 年2020 年差值一級及以下52.70%59.80%-7.10%二級21.67%16.50% 5.17%三級12.73%12.00% 0.73%四級及以上12.90%11.70% 1.20%行業分類金屬制造業2021 年2020 年差值一級及以下78.13%78.48%-0.35%二級11.73%11.08% 0.65%三級5.14%6.01%-0.87%四級及以上5.01%4.43% 0.58%12 智能制造發展指數報告(2021)（四）中小企業智能制造發展情況中小企

18、業是中國國民經濟發展中不可或缺的組成部分，是推動國民經濟發展，促進社會穩定的基礎力量。中國中小企業數量大，發展速度快，但在發展過程中存在很多問題，尤其是中小微制造企業發展主要存在以下方面的情況：一是整體處于智能化轉型初級階段本次完成智能制造能力成熟度自診斷的企業中，中小微企業數量占比達 88.64%，全國一級及以下水平的企業中有 95.09% 是中小微企業，各能力域水平均低于全國均值。中小企業數字化轉型中的主要困境是大部分中小企業尚未建立智能制造人才培養體系， 在生產、 營銷、運營、 管理等環節都存在較大差距，制約企業智能化轉型升級速度。根據中小企業劃型標準規定（工信部聯企業2011300 號

19、），對于工業領域中小企業劃行標準為：從業人員 1000 人以下或營業收入 40000 萬元以下的為中小微型企業。圖 8 中小企業各能力域得分對比13 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析二是研發、營銷與服務協作成為中小微企業新的發力點基于數據統計分析顯示，當前全國中小型制造企業設計、物流領域業務覆蓋占比分別達到 68.37% 和 51.80%；銷售、 服務領域業務覆蓋占比分別達到81.08%和70.07%。 隨著國家出臺促進中小企業高質量發展政策和扶持力度的加大,我國中小型制造企業除注重“生產制造”環節外，更加專注于產品（工藝）設計研發、營銷以及服務能力提升，走“專精特新”和與大企業協

20、作配套發展的道路，以支撐產業鏈補鏈延鏈固鏈、提升產業鏈供應鏈穩定性和競爭力。圖 9 中小企業業務覆蓋情況68.37%51.80%81.08%70.07%設計業務覆蓋占比物流業務覆蓋占比銷售業務覆蓋占比服務業務覆蓋占比14 智能制造發展指數報告(2021)三是中小型制造企業多處于產業鏈中下游，智能化升級面臨諸多挑戰在中小企業中選取行業小類樣本數量超過 100家的行業進行統計分析，結果顯示，大部分行業處于產業鏈中下游，議價能力不強，對原材料上漲成本壓力的傳導和消化能力比較弱。尤其是“后疫情時代”經濟形勢的轉變，需求結構的變化、傳統消費疲軟、新經濟業態的突現，增加了中小企業的挑戰。參與自診斷的中小型

21、制造企業中有 1240 家為“其他未列明制造業”，這部分企業若專注于細分賽道，以產品鮮明的行業特色換取細分領域中較高的市場份額不失為一種好的選擇。行業分類企業數量4190- 其他未列明制造業12403670- 汽車零部件及配件制造7173499- 其他未列明通用設備制造業2223311- 金屬結構制造2173990- 其他電子設備制造1761830- 服飾制造1382929- 塑料零件及其他塑料制品制造1373831- 電線、電纜制造1213484- 機械零部件加工1212319- 包裝裝潢及其他印刷1193130- 鋼壓延加工1192511- 原油加工及石油制品制造1181711- 棉紡紗加

22、工1163511- 礦山機械制造1103591- 環境保護專用設備制造1062614- 有機化學原料制造10615 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析二、智能制造發展態勢（一）四個重點領域1. 裝備制造領域裝備制造領域具有研發技術壁壘高、客戶定制化需求多、售后運維成本高、上下游產業關聯度高以及應用領域廣泛等特點。根據平臺數據分析結果顯示，裝備制造業 65% 的企業開展了基于三維模型的數字化設計，13% 的企業提供了產品的遠程運維服務，10% 的企業建立了產品的個性化定制平臺。提高裝備制造業智能制造能力成熟度水平的實施路徑：使用 MBD 技術實現裝備的參數化、模塊化設計，推進裝備的數字

23、孿生建設與應用，持續提高產品全生命周期運行效率。鼓勵企業建成產品遠程運維平臺，提升產品遠程診斷、故障預警和預測性維護等服務能力。提高產品直通率，有效縮短產品研發周期、客戶交期達成率，降低單臺制造運營成本。圖 10 裝備制造領域關鍵指標分析55%12%9%65%13%10%基于三維模型的數字化設計遠程運維服務個性化定制平臺裝備制造領域全行業16 智能制造發展指數報告(2021)2. 電子信息領域電子信息領域對裝備自動化程度要求偏高，對質量過程管控嚴格，具有信息系統覆蓋廣泛、生產運營管理高效等特點。根據平臺數據分析結果顯示，電子信息產業中 18% 的企業搭建了專用網絡環境，42%的企業實現工業信息

24、安全防護，35% 的企業在質量檢測環節應用了在線檢測平臺，37% 的企業應用了自動化物流設備，7% 的企業實現了生產智能運營決策。提高電子信息制造領域智能制造能力成熟度水平的實施路徑：電子信息制造業應以提高生產效率和產品良率、縮短研制周期為目標，建立復雜電磁環境下的企業通信網絡和主動安全防護系統，實現企業內數據可靠傳輸；推進電子產品專用智能制造裝備與自動化裝配線的集成應用；開發智能檢測設備與產品一體化測試平臺；建設智能物流配送系統，優化生產經營決策系統。圖 11 電子信息制造領域關鍵指標專用網絡環境工業信息安全防護質量在線檢測生產智能運營決策自動化物流設備使用率18%42%35%37%7%11

25、%28%22%24%5%電子信息領域全行業17 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析3. 原材料領域原材料領域具有大型制造裝備密集、能源消耗總量大、碳排放與污染物排放強度高、作業安全要求嚴格等特點。根據平臺數據分析結果顯示，原材料領域中企業能源管理平臺應用率達 25%，碳排放統計率達 21%，11% 的企業針對大型制造設備進行預測性維護，11%的企業實現供應鏈協同。提高原材料領域智能制造能力成熟度水平的實施路徑：基于數字化模型實現制造工藝關鍵環節的仿真分析及迭代優化，建成全流程一體化管控平臺開展工藝流程和參數的動態優化調整，實現工藝與制造全面協同。改善工藝和配方優化效率，提升生產效率，

26、提高能源綜合利用效率，降低設備運維成本、安全事故發生風險。圖 12 原材料領域關鍵指標原材料領域全行業能源管理平臺應用情況碳排放統計設備預測性維護供應商協同25%21%11%11%26%23%12%13%18 智能制造發展指數報告(2021)4. 消費品領域消費品工業對質量控制要求嚴格、對供應鏈穩定需求迫切，具備豐富的市場營銷渠道。根據平臺數據分析結果顯示，消費品工業中電子商務平臺應用率為 11%，全流程質量追溯實現率達 14%，12% 的企業實現供應鏈協同。提高消費品領域智能制造能力成熟度水平的實施路徑：建成產品設計云平臺，提供滿足個性化需求的產品定制設計，廣泛開展大規模個性化定制模式。通過

27、對消費品生產過程數據的實時監控，基于質量模型預測生產過程異常，實現消費品精細化質量管控，全面提升質量的可追溯性、提高產品一次性合格率。應用大數據、深度學習等技術進行銷售預測，提高市場預測的精準性及客戶滿意度，降低營銷成本。圖 13 消費品領域關鍵指標電子商務平臺應用率全流程質量追溯供應商協同消費品領域全行業11%14%12%12%26%13%19 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析（二）九大發展態勢1. 設備數字化率穩步提升設備的自動化和數字化是企業實現智能制造的基礎，根據平臺數據分析結果顯示，設備數字化率達 57.98%，較2020 年提高近 8 個百分點；24.04% 的企業具備

28、自動化物流設備，22.06% 的企業在關鍵工序實現質量在線檢測。設備數字化率的提升，有利于企業提升生產制造效率。圖 14 設備數字化50.00%57.98%19.00%24.04%16.00%22.06%2020年2021年設備數字化率自動化物流設備應用率關健工序質量在線檢測20 智能制造發展指數報告(2021)2020年2020年2020年2021年2021年2021年設備聯網率生產數據自動采集全流程質量追溯23.00%36.00%9.00%28.78%40.18%16.97%2. 設備互聯互通能力持續加強車間是生產制造信息的重要載體，包含設備、工藝、質量、作業等相關基礎資源，只有通過設備、

29、質量、生產等環節信息采集與追溯，才能真正意義上實現車間各環節的數據互通。根據平臺數據分析結果顯示，企業實現設備聯網和設備數據采集的達28.78%，實現生產數據自動采集的達 40.18%，實現質量全流程追溯的僅有 16.97%。圖 15 設備聯網21 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析3. 生產作業可視化程度有待進一步提高生產過程的標準化、可視化和智能化是企業智能化改造和智能車間建設的重要目標，也是制約影響智能車間投資效果的關鍵內容。根據平臺數據分析結果顯示，28.43% 的企業實現了生產過程可視，30% 的企業實現標準化作業文件的自動下發，10.42% 的企業應用了高級排產系統。圖

30、16 生產作業生產過程可視化 作業文件自動下發 應用高級排產系統2020年2021年2020年2021年2020年2021年23.00%28.43%29.00%30.00%8.30%10.42%22 智能制造發展指數報告(2021)4. 智能倉儲應用場景逐漸普及面向原料、半成品、成品倉儲管控環節，依托倉儲物流管理系統或平臺等解決方案，借助于條形碼、二維碼、無線射頻等標識技術，能夠實現自動出入庫、自動運輸、配送過程監控，可有效提高配送效率、降低庫存量。根據平臺數據分析結果顯示，28.43% 的企業應用了基于標識技術的物料管理方式，倉儲管理系統應用率達 30%，10.42% 的企業實現了基于生產需

31、求的精準配送。圖 17 智能倉儲28.43%30.00%10.42%23.00%29.00%8.30%基于標識技術的物料管理倉儲管理系統應用基于生產需求的精準配送2020年2021年23 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析5. 數字化研發設計能力穩步提升面向產品研發設計環節，依托計算機輔助設計、試驗仿真系統、協同研發系統或平臺，應用基于模型的定義、知識工程等技術，能夠實現產品快速設計、縮短研發周期、降低研發成本，提高研發的效率和質量。根據平臺數據分析結果顯示，目前數字化研發工具已在企業得到了普遍應用，由 2020 年的 73% 提高至 89%，30% 的企業應用了數字化設計建模仿真技

32、術，55% 的企業實現基于三維模型的設計，32% 的企業建立了典型組件和設計知識庫并有效應用。圖 18 數字化設計24 智能制造發展指數報告(2021)6. 系統集成與數據互聯仍是高成熟度提升關鍵點系統集成和數據互聯是企業邁向成熟度三級的關鍵特征。根據平臺數據分析結果顯示，20.77% 的企業制定了完整的系統集成架構和規范， 僅有12.77%的企業能夠實現設計、 生產、 物流、 銷售和服務全業務的集成。 企業集成需求旺盛，普遍存在技術水平低、人員能力弱、資金投入大等問題，難以實現互聯互通，或制約企業向高成熟度階段邁進。圖 19 應用集成19.00%2020年2021年2020年2021年20.

33、77%12.00%12.77%集成架構搭建全業務活動集成25 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析目前已有 75% 的企業實現了部門內的數據共享，但在數據分析利用率方面仍處于起步階段，14% 的企業采用了大數據平臺，12% 的企業基于模型開展數據分析及應用，驅動生產環節的業務優化，僅有 5% 的企業實現了智能決策。當前階段，制造業實現基于數據驅動的精準決策仍面臨巨大挑戰。注：2021 年參與智能制造能力成熟度自診斷企業基數增加，但圍繞大數據平臺應用、基于模型開展數據分析及應用的企業增速較緩，導致全國整體實現比例有所下降。圖 20 數據應用70%16%13%5%75%14%12%5%部門

34、內的數據共享基于模型開展數據分析應用大數據平臺企業智能決策實現率26 智能制造發展指數報告(2021)圖 21 知識應用7. 企業逐漸關注工業知識的積累和沉淀構建企業知識庫是經驗萃取的過程，是對知識進行有效管理并合理利用的重要手段，通過知識的積累和增值，企業才能夠不斷進行企業管理、產品研發、市場拓展和客戶服務的創新，持續提升企業核心競爭力。根據平臺數據分析結果顯示，31% 的企業注重智能制造領域的技術創新和管理創新，14% 的企業已經建立了企業知識庫以及知識管理平臺，對知識進行系統性管理；11% 的企業開始積累沉淀專家知識和經驗并將其進行數字化和軟件化，應用到業務活動中，以期減少經驗流失和重復

35、勞作，幫助企業解決經營管理中的復雜問題。29%12%12%31%14%11%技術創新和管理創新知識庫與知識管理平臺知識數字化與軟件化2020年2021年27 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析8. 部分企業開始逐步實現綠色低碳制造我國制造企業早期發展追求迅速擴張生產規模，管理模式較粗放，導致碳排放失控。一方面是企業生產環境復雜，能耗設備分散，對設備的過載、空載狀況無法進行實時監控，由于設備管理不到位導致能源損耗大。另一方面是由于不合理的工藝流程會造成工序能耗高，從而導致產生不必要的碳排放。根據平臺數據分析結果顯示，26% 的企業已應用了能源管理平臺，23% 的企業實現碳排放統計，10

36、% 的企業實現了碳資產閉環管理。下一步企業將綜合利用能效數據，優化設備運行參數、對傳統工藝進行技術改造、優化生產管理過程，推動低碳生產工藝的創新與應用。圖 22 能源管理能源管理平臺應用率碳排放統計碳資產閉環管理26%23%10%28 智能制造發展指數報告(2021)9. 產業鏈供應鏈數據的集成和管理企業基于生產、庫存、銷售數據集成，可進行動態安全倉儲分析，精準預測庫存并實施采購決策以滿足生產及銷售的需要，同時降低庫存成本，提高生產資源配置效率，縮短交付周期。根據平臺數據分析結果顯示，13% 的企業實現供應商信息協同，12% 的企業自建或使用了供應商協同平臺，6% 的企業逐步打造智慧供應鏈。圖

37、 23 供應鏈協同供應商信息協同供應商協同平臺應用智慧供應鏈13%12%6%29 基于智能制造能力成熟度模型國家標準的應用分析三、未來展望智能制造是制造強國建設主攻方向，也是制造企業提升核心競爭力的主要路徑，其發展水平直接關乎我國制造業高質量發展水平。為貫徹落實“十四五”智能制造發展規劃中“提升制造業智能制造能力成熟度水平”的轉型升級目標，電子標準院將聯合產學研用各方力量，持續加強智能制造能力成熟度標準應用推廣，充分發揮標準賦能作用，支撐我國智能制造水平再上新臺階。一是持續優化完善標準。與時俱進吸收企業最佳實踐，不斷開展標準迭代優化和試驗驗證。二是廣泛開展智能制造水平摸底。以智能制造評估評價公共服務平臺為載體，面向全產業、全行業進行智能制造水平自診斷。研究發布行業和區域智能制造發展指數，以數據支撐我國制造業智能制造能力提升情況。三是深度推進標準符合性評估。建立智能制造能力成熟度評估工作組，廣泛開展第三方評估，培育一批服務機構和評估師，以評促建，幫助制造企業識別短板、持續改進。四是凝聚共識攜手推進標準應用。廣泛聯合行業協會、研究機構、龍頭企業以及系統解決方案供應商等，打造成熟度服務網絡，在全國范圍內開展標準宣貫活動，持續提升貫標廣度和深度；不斷總結提煉，打造符合我國智能制造發展的創新路徑。